論文の概要: AI Expert Twin: Capturing Expert Cognition for Human-Centred, Practice-Based Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01401v1
- Date: Sat, 02 May 2026 11:47:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.752942
- Title: AI Expert Twin: Capturing Expert Cognition for Human-Centred, Practice-Based Learning
- Title（参考訳）: AIエキスパートのツイン:人間中心の実践ベースの学習のためのエキスパート認知の獲得
- Authors: Annie Yuan, Xiaohua Chen, Kalina Yacef, Judy Kay,
- Abstract要約: 本稿では、専門家の知識をモデル化する認知中心のフレームワークであるAI Expert Twinを紹介する。
我々は、専門家の認知を3層表現として定式化し、このモデルの下で専門家の知識を捉える。
このフレームワークは、職業教育やクリエイティブ産業などの分野にまたがって移行できるように設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.934020982725159
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tacit knowledge embedded in expert practice remains difficult to capture, formalise, and scale. While AI-driven educational systems have advanced personalisation, learner modelling, affective support, and self-regulated learning, they less often model the tacit reasoning and context-sensitive judgement that underpin expert practice in practice-based domains. This paper introduces the AI Expert Twin, a cognition-centric framework that models expert knowledge as structured, computable representations of procedural actions, semantic concepts, and decision processes. The framework also considers how value-laden preferences, trade-offs, and uncertainty shape expert judgement in practice. We formalise expert cognition as a three-layer representation and capture knowledge from experts under this model, laying the groundwork for integration into AI-powered educational system. A case study in a cultural heritage workshop demonstrates the feasibility of the approach in a real-world setting. The framework is designed to be transferable across domains such as vocational education and creative industries. By embedding expert heuristics into AI while maintaining transparency and learner agency, the AI Expert Twin offers a novel path towards scalable, practice-based learning and invites further research on ethical, human-centred applications of AI in education.
- Abstract（参考訳）: 専門家の実践に埋め込まれた暗黙の知識は、キャプチャ、フォーマライズ、スケールが難しいままです。
AI駆動型教育システムは、高度なパーソナライゼーション、学習者モデリング、感情的サポート、自己統制型学習を持っているが、実践ベースのドメインにおける専門家の実践を支える暗黙の推論と文脈に敏感な判断をモデル化することは少ない。
本稿では、専門家の知識を、手続き的行動、意味論的概念、意思決定プロセスの構造化された計算可能な表現としてモデル化する、認知中心のフレームワークであるAI Expert Twinを紹介する。
また、このフレームワークは、実際にどのように価値を優先するか、トレードオフ、不確実な形状の専門家による判断を考察する。
我々は、専門家の認知を3層表現として定式化し、このモデルの下で専門家の知識を捉え、AIを活用した教育システムへの統合の基礎を築いた。
文化遺産ワークショップにおける事例研究は、現実の環境でのアプローチの実現可能性を示すものである。
このフレームワークは、職業教育やクリエイティブ産業などの分野にまたがって移行できるように設計されている。
AIの専門家であるTwin氏は、透明性と学習機関を維持しながら、専門家のヒューリスティックスをAIに組み込むことによって、スケーラブルで実践ベースの学習への新たな道程を提供し、教育におけるAIの倫理的、人間中心の応用に関するさらなる研究を招待している。
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